У цьому тексті автор пояснює поняття "AI-агента" та те, як він стикається з тією ж проблемою, що й персонаж у фільмі "День бабака", де йому доводиться перечитувати всю свою історію перед виконанням дії. Це призводить до високих витрат через повторні введення даних. Автор потім представляє концепцію "кешування запитів", рішення, при якому раніше оброблені дані зберігаються та використовуються по...
Bayer Crop Science використовує моделі машинного навчання для аналізу даних з геноміки, польових випробувань, зображень та умов навколишнього середовища в процесі селекції рослин. Для управління конфігураціями цих моделей машинного навчання, забезпечення їхньої відтворюваності та контрольованості, компанія Bayer розробила систему Connected Decision Engine (CDE). Зі збільшенням використання CDE ...
Дженсен Хуанг, засновник і генеральний директор компанії NVIDIA, нещодавно відвідав Астану, Казахстан, де обговорив зусилля країни щодо створення потужної екосистеми для штучного інтелекту (ШІ). Мета Казахстану – створити ШІ, який відображає її мову та культуру, використовуючи свої значні енергетичні ресурси для підтримки місцевого ШІ та перетворюючи енергію на інтелект для експорту. Під час ро...
На ранніх етапах розвитку штучного інтелекту (ШІ), інженери, такі як ті, що працювали в MIT, вважали, що введення випадковості та ірраціональності є необхідними для того, щоб машини могли імітувати людську креативність, за словами доцента MIT Бенджаміна Ліндквіста. Посилаючись на ідеї середи XX століття, інженери розглядали креативність як результат несподіваних стрибків у логіці або навіть ста...
Геопросторові карти в Amazon Quick Sight дозволяють компаніям візуалізувати закономірності, пов'язані з географічним розташуванням, за допомогою точкових карт, карт із заповненими областями та, тепер, шарових карт. Завдяки новим типам геометрії "точка" і "лінія", що підтримуються файлами GeoJSON, користувачі можуть позначати конкретні місця розташування та відображати маршрути. Цей опис охоплює...
При оновленні конфігурації endpoint-у Amazon SageMaker AI в режимі реального часу, зміна типу інстансу, кількості інстансів або змінних середовища через AWS CloudFormation або AWS CDK може призвести до помилки розгортання. Це пов'язано з тим, що SageMaker AI вимагає, щоб об’єкт масштабування був деактивований перед оновленням endpoint-у. Однак, деактивація об'єкта масштабування призводить до то...
Навчання з підкріпленням у багатоетапних задачах (MTRL) – це метод навчання моделей для виконання задач, що складаються з декількох кроків, при цьому зворотний зв'язок надається лише після завершення всієї послідовності. На відміну від точного налаштування, MTRL не покладається на єдину правильну послідовність або мітку. Агенти взаємодіють з середовищем, приймаючи рішення та повідомляючи про от...
Школа гуманітарних, мистецьких та соціальних наук Массачусетського технологічного інституту відзначила свою 75-ту річницю на симпозіумі, де було підкреслено її важливість і внесок у викладання, дослідження та суспільство. Захід, який відбувся в музичній будівлі Linde, зібрав науковців, студентів, співробітників та випускників з усієї школи. Керівництво MIT, включаючи президентку Саллі Корнблют ...
Збільшення трафіку може призвести до перевантаження локального сервісу синтезу мовлення, що може викликати затримки. Розгортання моделі Kokoro-82M на платформі Amazon SageMaker AI з точним контролем масштабування може запобігти прихованим збоям.
Платформа Rescale, що працює на основі штучного інтелекту, прискорює інновації в інженерії завдяки інтеграції високопродуктивних обчислень (HPC), моделювання, симуляції та ШІ. Вони використовували AI-DLC на AWS для створення інтелектуального агента сортування, що дозволило зменшити операційні витрати та прискорити процес розгортання.
Amazon SageMaker AI представляє API для керування сесіями навчання, що дозволяє користувачам запускати сесії з використанням графічних процесорів (GPU) безпосередньо з їхніх власних Python-процесів. Користувачі можуть використовувати такі операції, як forwardbackward() та optimstep(), щоб налаштовувати цикли навчання без необхідності керування інфраструктурою, що забезпечує швидку ітерацію та н...
Компанія NVIDIA розширює платформу Cosmos новими інструментами та шаблонами для створення моделей світу, займаючи перше місце у рейтингах відкритих моделей. Такі компанії, як Porsche та ANYbotics, використовують шаблони Cosmos Data Factory для прискорення процесів розробки фізичного штучного інтелекту.
Реалізація регресії методом випадкового лісу з використанням алгоритму Extra Tree забезпечила точність 81% на навчальних даних і 70% на тестових даних. Алгоритм Extra Trees є менш потужним, ніж стандартні дерева рішень, але він навчається швидше і може покращити загальну точність прогнозування.
Компанія IskayPet вирішила проблеми з доступом до знань, створивши корпоративного помічника на базі керованих баз знань Amazon Bedrock. Цей помічник відповідає на запитання співробітників 4 мовами в 3 країнах, не потребуючи інфраструктури RAG, що підвищує ефективність і точність.
Штучні інтелектуальні голосові агенти часто викликають неприємні затримки у відповідях. Нове рішення одночасно виконує синтез та генерацію, що значно зменшує затримку та витрати. Модель перетворення тексту на мову Kokoro-82M, доступна в Amazon SageMaker AI, дозволяє почати відтворення аудіо до того, як агент закінчить говорити, покращуючи загальний досвід користувачів.